魯棒感知演算法

❶ 魯棒的控制方法

魯棒控制方法，是對時間域或頻率域來說，一般要假設過程動態特性的信息和它的變化范圍。一些演算法不需要精確的過程模型，但需要一些離線辨識。
一般魯棒控制系統的設計是以一些最差的情況為基礎，因此一般系統並不工作在最優狀態。常用的設計方法有：INA方法，同時鎮定，完整性控制器設計，魯棒控制，魯棒PID控制以及魯棒極點配置，魯棒觀測器等。
魯棒控制方法適用於穩定性和可靠性作為首要目標的應用，同時過程的動態特性已知且不確定因素的變化范圍可以預估。飛機和空間飛行器的控制是這類系統的例子。
過程式控制制應用中，某些控制系統也可以用魯棒控制方法設計，特別是對那些比較關鍵且不確定因素變化范圍大以及穩定裕度小的對象。
但是，魯棒控制系統的設計要由高級專家完成。一旦設計成功，就不需太多的人工干預。另一方面，如果要升級或作重大調整，系統就要重新設計。

❷ 魯棒的魯棒控制

魯棒控制（Robust Control）方面的研究始於20世紀50年代。在過去的20年中，魯棒控制一直是國際自控界的研究熱點。
由於工作狀況變動、外部干擾以及建模誤差的緣故，實際工業過程的精確模型很難得到，而系統的各種故障也將導致模型的不確定性，因此可以說模型的不確定性在控制系統中廣泛存在。如何設計一個固定的控制器，使具有不確定性的對象滿足控製品質，也就是魯棒控制，成為國內外科研人員的研究課題。
魯棒控制的早期研究，主要針對單變數系統（SISO）的在微小攝動下的不確定性，具有代表性的是Zames提出的微分靈敏度分析。然而，實際工業過程中故障導致系統中參數的變化，這種變化是有界攝動而不是無窮小攝動。因此產生了以討論參數在有界攝動下系統性能保持和控制為內容的現代魯棒控制。
現代魯棒控制是一個著重控制演算法可靠性研究的控制器設計方法。其設計目標是找到在實際環境中為保證安全要求控制系統最小必須滿足的要求。一旦設計好這個控制器，它的參數不能改變而且控制性能能夠保證。

❸ 什麼叫演算法具有魯棒性

全面的說，演算法是沒有魯梆性的，應該是程序結構或者是框圖，或者是程序。演算法一般是偏向於程序的數學基礎（比如採用，冒泡演算法等等），因此一般不存在魯棒性。

❹ 基於DCT域數字水印有幾種方法 ， 基於小波域數字水印方法有幾種

DCT域水印演算法
基於DCT的水印演算法的最大優點就是其與國際壓縮標准(JPEG}MPEG，H．261／263)兼容，
水印的嵌入和檢測都能夠在數據的壓縮域中直接進行。但在壓縮域中直接進行水印嵌入和
檢測所帶來的問題是：在量化後的DCT系數上添加的水印(系數的變換)可能在解壓縮的過
程中被放大，從而引起水印和圖像的失真。好的水印演算法必須綜合水印的嵌入和圖像壓縮
技術使失真維持到最小。
Cox等提出在圖像全局DCT變換域中除Dc分量外系數幅值最大的n個系數中嵌入水印信
息，由於圖像的主要能量均集中在圖像低頻區域(故低頻區域具有較大的系數幅值)，因此
相當於在圖像的重要分量中嵌入水印信息。另一方面，人類視覺系統對圖像的低頻、高頻
能量比較敏感，而對圖像的高頻區域變化不敏感，一般的處理都保留圖像的重要分量(低
頻區域)，而改變非重要分量(高頻區域)，所以水印信息對圖像處理的魯棒性較好。
目前，大部分的DCT水印方法採用的是基於DCT的8x8圖像塊。E．Koch和J．Zhao從所有
圖像塊中隨機選取一系列圖像塊，對其進行8x8分塊DCT變換，然後將二進制的水印序列添
加到變換矩陣的中頻系數來實現水印的嵌入，同時他們在水印嵌入時引入了密鑰機制，實
現了水印技術與密碼技術的結合：A．GBors和I．Pitas基於高斯網狀分類器來抽取圖像塊，
採用兩種方法來添加水印。一種是通過在選定圖像塊的DCT變換的中頻系數中添加線性限
制來加入水印：另一種是在DCT系數中定義一個固定的圓形區域來進行水印嵌入，這種方法
不需要原始圖像就可以進行水印的檢測。
C．T．Hsu和J．L．wu等071利用可視化模型，在8x8分塊DCT系數中按Zig—Zag掃描順序選擇
4x4個中頻系數組成小塊，通過比較相鄰兩個小中頻系數塊中相應位置上系數的大小進行
標志圖像水印的嵌入。Bami等從整幅圖像的DCT系數中選擇中頻系數作為水印的嵌入位置。
這些演算法選擇DCT的中頻或低頻系數對水印的不可見性和魯棒性加以折衷，難以抵抗
壓縮編碼及其他一些圖像處理的攻擊，而且水印的不可見性極大的依賴於不同圖像的特
性。並且他們無一例外地將Dc分量排除在外。黃繼武等指出DC分量比任何AC分量都具有更
大的感覺容量，從魯棒性出發，Dc分量最適合用來嵌入水印，結合圖像照度掩蔽特性和紋
理掩蔽特性可得到不可見性和魯棒性較好的水印演算法。
dwt水印演算法
自從小波技術成為MPEG-4及JPEG--2000壓縮標準的核心技術以來，基於小波域的水印
演算法越來越多。在小波域嵌入水印的原因是：可以防止由於JPEG-2000有損壓縮而造成的水
印消除：可以利用信源編碼領域對圖像失真的可見性研究成果來控制水印的嵌入位置和強
度：可以實現在壓縮域直接嵌入水印。此外，利用小波多解析度分析可以更好地控制水印
在宿主圖像中的分布，更好地解決魯棒性和可見性之間的矛盾。

❺ 什麼是魯棒自適應控制

魯棒性 健壯性 也就是你設計的控制系統要有足夠的適應性 在特殊情況和非正常情況下你的系統也沒有什麼bug 適應性比較強 自適應控制就是說你遇到不同的情況你控制器的演算法不同 在不同的情況自動切換到你設定的不同演算法 往往需要大量實際的實驗才會得出自適應的規則 各種情況對應的不同控制演算法

❻ 演算法魯棒性的檢測

我的理解，魯棒性就是演算法的穩定性。就是被測數據出現「震動」（受到干擾）時，演算法得到的結論是否相對穩定。

具體在評價邊緣檢測演算法的穩定性時，可以對邊緣圖像加雜訊，也可以對邊緣圖像做模糊處理（銳化處理的反處理），還可以降低圖像輝度。看看需要對比的幾種演算法，哪個更能抵抗干擾。
把加干擾的程度量化，再把檢測結果量化，就可以用二維折線圖來形象地表述各種演算法的優劣了。

❼ 怎麼解釋魯棒優化的解具有保守性能從魯棒優化模型中看出其魯棒性嗎

一般魯棒優化問題都可以轉化為一個min max 問題，可以看出每一次總是把最大值（峰值）減至最小（這往往比將平均值降至最小付出的代價更大）。而實際情況恰好為最大值（worst-case）的可能性很小，故我們說魯棒優化具有一定的保守性（因為考慮的是最差情況下的最優）。

❽ 什麼是」魯棒性「（演算法的一種性質）

就是系統的健壯性。它是在異常和危險情況下系統生存的關鍵

魯棒性（robustness）就是系統的健壯性。它是在異常和危險情況下系統生存的關鍵。比如說，計算機軟體在輸入錯誤、磁碟故障、網路過載或有意攻擊情況下，能否不死機、不崩潰，就是該軟體的魯棒性。所謂「魯棒性」，是指控制系統在一定（結構，大小）的參數攝動下，維持某些性能的特性。根據對性能的不同定義，可分為穩定魯棒性和性能魯棒性。以閉環系統的魯棒性作為目標設計得到的固定控制器稱為魯棒控制器。

❾ 求基於稀疏表示的魯棒人臉識別演算法實現(可以用matlab或者C++編程)

網路可以幫你找到思路，我也不太會

❿ 什麼是魯棒，優化問題的魯棒解和最優解的區別

穩定性指的是系統在某個穩定狀態下受到較小的擾動後仍能回到原狀態或另一個穩定狀態；
而魯棒性指的是同一個演算法適用於多個系統（或系統的多個狀態），即系統的特徵參數發生較小變化之後仍能保持良好的性能（比如穩定性）
舉個例子來說，自行車如果沒有人的駕駛，是個不穩定的系統；而人騎上自行車組成的系統是個穩定的系統。一個人可以駕馭多種自行車，則說明這個人對這些自行車的使用具有魯棒性。